Google最近提出的BERT [46] 模型利用Transformer的多层自注意力双向建模能力,随机阻塞了15%的单词。在各种NLP下游任务(如句对分类任务、单句分类任务、问答任务)中,取得了良好的结果。然而,由于BERT没有基于词汇结构和句法结构的建模,因此难以为新词提供良好的向量表示,而ERNIE [47] 通过在训练数据中统一建模词汇结构、...
利用基于深度神经网络的嵌入embedding向量来表示物品,物品间的相似度计算基于其对应嵌入向量在向量空间中的距离。主要包括基于随机游走的图嵌入(graph embedding)和基于KGembedding两种模型。其中基于随机游走的图嵌入(graph embedding)模型即在异构信息网络图中应用基于随机游走的相关图嵌入算法即可获得电影节点的向量表示(画像...
知识库是一个更宽泛的概念，它不仅包含结构化知识，例如知识图谱中的三元组，还可能包括文本知识和视觉知识等多样化的信息。这使得知识库在功能上更为全面和丰富。知识库的概念更侧重于三元组形式的存储结构，即头实体、关系和尾实体的组合。这样的结构设计有利于进行复杂查询和数据分析。知识库还可以通过集...
然后使用这些知识，从而使其预测的概率最高(图1)。生成性知识提示(generated knowledge prompting )在数值...
知识图谱(Knowledge Graph)主要目的是在海量网络数据中以更直观的方式把知识展现给用户。知识图谱是一种数据展示的方法。 KG特征和功能:本质上是一种语意网络,用户查询关键词映射到语意知识库的概念上,核心是知识库。它很像我们人脑在遇到一件事后产生的联想。
知识库（Knowledge Base）相比于知识图谱（Knowledge Graph）是一个更加宽泛的概念。知识库不仅可以包括结构...
知识图谱的表示研究问题(Knowledge Graph Embedding, KGE)是当前的一个研究热点。 多模态数据知识融合应该是领域性机器智能走向通用知识智能的一个重要探索阶段。一是,由于多模态数据自身特点,结构化是非常重要的,结构化后可以极大丰富知识图谱的知识构成,更具丰富的表达。二是,CV、NLP组件化后的若能打通两者并协同工作...
在采用以上过程预训练后,本文将ERNIE在多个NLP任务上进行微调,并在多个数据集上获得了State-of-the-art的结果。 2、K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1909.07606v1.pdf 这篇论文来自于北大和腾讯,已被AAAI2020所录取,是较早的考虑将知识图谱中的边...
知识图谱的表示研究问题(Knowledge Graph Embedding, KGE)是当前的一个研究热点。 多模态数据知识融合应该是领域性机器智能走向通用知识智能的一个重要探索阶段。一是,由于多模态数据自身特点,结构化是非常重要的,结构化后可以极大丰富知识图谱的知识构成,更具丰富的表达。二是,CV、NLP组件化后的若能打通两者并协同工作...
knowledge-graph-nlp-in-action 实战知识图谱和nlp相关任务,包括模型训练到部署全流程。 目录 NLP sequence labeling information extraction seq2seq KG TODO NLP 模型:Bert + BiLSTM + CRF 模型输入:一段文本。 模型输出:文本包含的机构、人名、时间等实体。